Browsing by Author "Bonnici, Belinda"

Koneoppimista, joka on yksi tekoälyn alalajeista, hyödynnetään enenevässä määrin yhteiskunnan eri osa-alueilla. Koneoppimisen yhteydessä saatetaan usein hyödyntää myös henkilötietoja. Henkilötietoja voidaan hyödyntää ensinnäkin koneoppimisjärjestelmän kouluttamisvaiheessa, eli algoritmisen mallin luomisessa. Lisäksi valmista koneoppimisjärjestelmää voidaan soveltaa henkilötietoihin esimerkiksi ennusteiden tai päätelmien tekemiseksi tietystä henkilöstä. Tällöin keskeiseksi nousee EU:n yleinen tietosuoja-asetus, jossa muun muassa henkilötietojen käsittelyssä noudatettavilla tietosuojaperiaatteilla on tärkeä rooli. Tutkielmassa keskitytään systematisoimaan ja tulkitsemaan käyttötarkoitussidonnaisuuden ja tietojen minimoinnin periaatteita koneoppimisjärjestelmän kouluttamisen kontekstissa. Erityisesti tavoitteena on arvioida haasteita, joita kyseiset periaatteet asettavat koneoppimisjärjestelmien kehittämiselle ja esittää periaatteiden tulkinnasta kannanottoja, jotka eivät asettaisi esteitä kyseisten järjestelmien kehittämiselle. Laadukas ja laaja koulutusdatajoukko on edellytys sille, että koneoppimisjärjestelmä toimii oikein ja sen tulevaisuudessa tekemät ennusteet ovat asianmukaisia. Tutkimuksen keskiössä olevat periaatteet saattavat kuitenkin rajoittaa koneoppimisjärjestelmän kouluttamistarkoitukseen käytettävissä olevan datan määrää. Tekoälyteknologioiden tärkeys on tunnistettu myös Euroopan unionissa, ja Euroopan komissio onkin julkaissut huhtikuussa 2021 tekoälysäädösehdotuksen. Ehdotuksen tarkoituksena olisi edistää tekoälyn kehitystä ja torjua turvallisuuteen ja perusoikeuksiin kohdistuvia riskejä. Ensisijaisesti ehdotuksen tavoitteena olisi taata mahdollisimman toimivat ja vapaat sisämarkkinat asettamalla yhdenmukaistetut säännöt tekoälyn kehittämiselle, markkinoille saattamiselle ja käytölle EU:n alueella. Koska ehdotetulla tekoälysäädöksellä olisi risteämäkohtia myös tietosuojalainsäädännön kanssa, tutkielmassa huomioidaan toissijaisesti myös tutkielman aiheen kannalta relevanttien tekoälysäädösehdotuksen säännösten mahdolliset vaikutukset. EU:n tietosuojalainsäädäntö on teknologianeutraali ja sen tarkoituksena on edistää erilaisten teknologiaratkaisujen soveltamista henkilötietojen käsittelyyn eurooppalaisia arvoja ja perusoikeuksia kunnioittaen. Tästä huolimatta käyttötarkoitussidonnaisuuden ja tietojen minimoinnin periaatteet eivät ole välttämättä helposti yhteensovitettavissa koneoppimisjärjestelmän kouluttamistarkoituksen kanssa. Kyseiset periaatteet ovat kuitenkin joustavia ja mahdollistavat erilaisia tulkintoja. Periaatteita tulisikin tulkita tavalla, joka ei koneoppimiskontekstissa johda tietosuoja-asetuksen tavoitteiden kannalta ristiriitaiseen lopputulokseen, vaan sovittaa yhteen henkilötietojen suojaan ja hyödyllisten koneoppimisjärjestelmien kehittämiseen liittyvät tavoitteet ja intressit.